Популярные модели OCR с открытым исходным кодом и принцип их работы

Чтобы наглядно ознакомиться с концепциями, рассмотренными в этой статье, посмотри видео ниже.

Многие компании и цифровые системы используют информацию из документов, таких как отсканированные счета, удостоверения личности или рукописные формы. Но когда эта информация хранится в виде изображения, компьютерам сложно искать, извлекать и использовать её для различных задач.

Однако благодаря таким инструментам, как компьютерное зрение, области ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, преобразование изображений в текст становится намного проще. Оптическое распознавание символов (OCR), в частности, — это технология компьютерного зрения, которую можно использовать для обнаружения и извлечения текста.

OCR-модели обучены распознавать текст в различных форматах и преобразовывать его в редактируемые данные, доступные для поиска. Их широко применяют в автоматизации документооборота, проверке личности и системах сканирования в реальном времени.

В этой статье мы рассмотрим, как работают OCR-модели, популярные модели с открытым исходным кодом, области их применения, распространённые сценарии использования и ключевые аспекты практического применения.

Что такое OCR?#

OCR-модели созданы, чтобы помогать машинам читать текст из визуальных источников — примерно так же, как мы читаем печатный или рукописный текст. Такие модели получают на вход отсканированные документы, изображения или фотографии рукописных заметок и преобразуют их в цифровой текст, который можно искать, редактировать или использовать в программных системах.

Если ранние OCR-системы работали по строгому шаблону, то современные OCR-модели используют глубокое обучение для распознавания текста. Они легко распознают разные шрифты и языки, а также неразборчивый почерк, работая даже с изображениями низкого качества. Благодаря этим достижениям OCR-модели стали важной частью автоматизации в отраслях с большим объёмом текстовой информации, таких как финансы, здравоохранение, логистика и государственные услуги.

Хотя OCR-модели отлично работают с изображениями, где текст чёткий и структурированный, они могут испытывать трудности, когда текст находится рядом со сложными визуальными объектами или в динамичных сценах. В таких случаях OCR-модели можно использовать вместе с моделями компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 может обнаруживать на изображении определённые объекты, такие как знаки, документы или этикетки, помогая найти области с текстом до того, как OCR извлечёт фактическое содержимое.

Например, в автономных транспортных средствах Ultralytics YOLO11 может обнаружить знак «Стоп», после чего OCR прочитает текст, что позволит системе точно интерпретировать и объект, и его значение.

Рис. 1. Пример использования OCR (источник).

Обзор принципа работы OCR-моделей#

Теперь, когда мы разобрались, что такое OCR, давай подробнее рассмотрим, как именно работают OCR-модели.

Прежде чем OCR-модель начнёт считывать и извлекать текст из изображения, изображение обычно проходит два важных этапа: предобработку и обнаружение объектов.

Сначала изображение очищается и улучшается в процессе предобработки. Для повышения общего качества изображения и упрощения обнаружения текста применяются базовые методы обработки изображений, такие как повышение резкости, подавление шума, а также настройка яркости или контрастности.

Затем применяются задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов. На этом этапе находятся представляющие интерес объекты с текстом — например, номерные знаки, уличные указатели, формы или удостоверения личности. Определив эти объекты, система выделяет области со значимым текстом и подготавливает их к распознаванию.

Только после этих этапов OCR-модель начинает работу. Сначала она получает обнаруженные области и разбивает их на более мелкие части, выделяя отдельные символы, слова или строки текста.

Используя методы глубокого обучения, модель анализирует формы, закономерности и интервалы между буквами, сравнивает их с усвоенными во время обучения данными и предсказывает наиболее вероятные символы. Затем она объединяет распознанные символы в связный текст для дальнейшей обработки.

Рис. 2. Принцип работы OCR. Изображение подготовлено автором.

Популярные OCR-модели с открытым исходным кодом#

При разработке приложения компьютерного зрения, связанного с извлечением текста, выбор подходящей OCR-модели зависит от таких факторов, как точность, поддержка языков и простота интеграции в реальные системы.

Сегодня многие модели с открытым исходным кодом обеспечивают гибкость, сильную поддержку сообщества и надёжную производительность, необходимые разработчикам. Давай рассмотрим несколько самых популярных вариантов и разберёмся, чем они выделяются.

Tesseract OCR#

Tesseract — одна из наиболее широко используемых сегодня OCR-моделей с открытым исходным кодом. Изначально она разрабатывалась в лабораториях Hewlett-Packard в Бристоле, Англия, и Грили, Колорадо, в период с 1985 по 1994 год. В 2005 году HP выпустила Tesseract как программное обеспечение с открытым исходным кодом, а с 2006 года его поддерживает Google при постоянном участии сообщества открытого исходного кода.

Одна из ключевых особенностей Tesseract — способность работать более чем со 100 языками, что делает его надёжным выбором для многоязычных проектов. Постоянные улучшения повысили его надёжность при чтении печатного текста, особенно в структурированных документах, таких как формы и отчёты.

Рис. 3. Распознавание текста с помощью Tesseract OCR (источник).

Tesseract часто используют в проектах, связанных со сканированием счетов, архивированием документов или извлечением текста из документов со стандартной структурой. Лучше всего он работает, когда документы имеют хорошее качество, а их структура не претерпевает значительных изменений.

EasyOCR#

Аналогично, EasyOCR — это библиотека OCR с открытым исходным кодом на Python, разработанная Jaided AI. Она поддерживает более 80 языков, включая латиницу, китайскую, арабскую и кириллическую письменность, что делает её универсальным инструментом для распознавания многоязычного текста.

EasyOCR предназначена для работы как с печатным, так и с рукописным текстом и хорошо справляется с документами, различающимися по структуре, шрифту или макету. Благодаря этой гибкости она отлично подходит для извлечения текста из разнообразных источников, таких как чеки, уличные указатели и формы с текстом на разных языках.

Созданная на базе PyTorch, EasyOCR использует методы глубокого обучения для точного обнаружения и распознавания текста. Она эффективно работает как на CPU, так и на GPU, поэтому может масштабироваться в зависимости от задачи — от обработки нескольких изображений локально до работы с большими пакетами файлов на более мощных системах.

Как инструмент с открытым исходным кодом EasyOCR получает регулярные обновления и улучшения от сообщества, благодаря чему сохраняет актуальность и адаптируется к широкому спектру практических задач OCR.

PaddleOCR#

PaddleOCR — высокопроизводительный OCR-инструментарий, разработанный Baidu, который объединяет обнаружение и распознавание текста в едином оптимизированном конвейере. Благодаря поддержке 80 языков он может работать со сложными документами, такими как чеки, таблицы и формы.

PaddleOCR отличается тем, что создан на базе фреймворка глубокого обучения PaddlePaddle. Фреймворк PaddlePaddle разработан для простого, надёжного и масштабируемого создания и развёртывания моделей ИИ. Кроме того, PaddleOCR обеспечивает высокую точность даже на изображениях низкого качества или с большим количеством лишних элементов, что делает его хорошим выбором для практических задач OCR, где особенно важны точность и надёжность.

Рис. 4. Рабочий процесс PaddleOCR (источник).

Кроме того, PaddleOCR отличается высокой модульностью: разработчики могут настраивать свои конвейеры, выбирая отдельные компоненты обнаружения, распознавания и классификации. Благодаря хорошо документированным API Python и сильной поддержке сообщества это гибкое, готовое к промышленной эксплуатации решение для широкого спектра OCR-приложений.

Другие популярные OCR-модели с открытым исходным кодом#

Вот ещё несколько часто используемых OCR-моделей с открытым исходным кодом:

• MMOCR: предназначена для более сложных проектов; MMOCR может обнаруживать текст, а также понимать, как он расположен на странице. Она отлично подходит для работы с таблицами, многоколоночными макетами и другими визуально сложными документами.
• TrOCR: созданная на базе трансформеров, типа моделей глубокого обучения, особенно хорошо работающего с последовательностями текста, TrOCR отлично справляется с длинными фрагментами и неаккуратными, неструктурированными макетами. Это надёжный выбор, когда содержимое представляет собой связный текст, а не отдельные метки.

Распространённые области применения OCR-моделей#

По мере развития технологии OCR её роль значительно вышла за рамки базовой оцифровки. Фактически OCR-модели сейчас применяются в различных отраслях, зависящих от текстовой информации. Вот несколько примеров использования OCR в современных реальных системах:

• Юридическая отрасль и электронное раскрытие доказательств: юридические фирмы используют OCR для сканирования тысяч страниц юридических документов, делая договоры, судебные материалы и доказательства доступными для поиска и ускоряя их изучение и анализ.
• Здравоохранение: больницы используют OCR-модели для оцифровки медицинских карт, интерпретации рукописных рецептов и эффективной обработки лабораторных отчётов. Это упрощает административные задачи и повышает точность медицинских рабочих процессов.
• Сохранение исторического наследия: музеи, библиотеки и архивы используют OCR для оцифровки старых книг, рукописей и газет, сохраняя ценное культурное наследие и делая его доступным для поиска исследователями.
• Проверка удостоверений личности и паспортов: многие системы цифровой регистрации и путешествий используют OCR для извлечения ключевых данных из документов, выданных государственными органами. Более быстрая проверка личности и меньшее количество ошибок при ручном вводе обеспечивают более удобное взаимодействие с пользователями и повышают безопасность.

Рис. 5. Сканер на базе OCR для проверки личности по паспорту. (источник).

Преимущества и недостатки OCR-моделей#

С момента появления первых концепций OCR в 1950-х годах OCR-модели прошли долгий путь. Сегодня они более доступны, точны и адаптируемы к различному содержимому и платформам. Вот ключевые преимущества, которые современные OCR-модели предлагают пользователям:

• Повышение доступности: OCR помогает сделать содержимое доступнее, преобразуя печатные материалы в форматы, которые могут читать программы экранного доступа для пользователей с нарушениями зрения.
• Улучшение конвейеров машинного обучения: OCR служит связующим звеном, преобразуя неструктурированные визуальные данные в структурированный текст, пригодный для последующего использования моделями машинного обучения.
• Извлечение без шаблонов: современным OCR больше не нужны жёсткие шаблоны — он может интеллектуально извлекать информацию, даже если структура документов различается.

Несмотря на свои преимущества, OCR-модели всё ещё сталкиваются с некоторыми трудностями, особенно когда входные данные неидеальны. Вот несколько распространённых ограничений, о которых стоит помнить:

• Чувствительность к качеству изображения: OCR лучше всего работает с чёткими изображениями; размытые или тёмные фотографии могут ухудшить результаты.
• Проблемы с определённым почерком или шрифтами: вычурное или неразборчивое написание всё ещё может запутать даже лучшие модели.
• Необходимость постобработки: даже при высокой точности результаты OCR часто требуют проверки или очистки человеком, особенно для критически важных документов.

Основные выводы#

OCR позволяет компьютерам читать текст с изображений, благодаря чему эту информацию можно использовать в цифровых системах. Он играет ключевую роль в обработке документов, знаков и рукописных заметок и особенно важен в областях, где критичны скорость и точность.

OCR-модели также часто работают вместе с такими моделями, как Ultralytics YOLO11, которые могут обнаруживать объекты на изображениях. Вместе они позволяют системам понимать, что написано и где именно это находится. По мере развития этих технологий OCR становится важной частью того, как машины интерпретируют окружающий мир и взаимодействуют с ним.

Интересуешься ИИ для компьютерного зрения? Посети наш репозиторий на GitHub и присоединись к нашему сообществу, чтобы продолжить изучение. Узнай об инновациях, таких как ИИ в беспилотных автомобилях и ИИ для компьютерного зрения в сельском хозяйстве, на наших страницах решений. Ознакомься с вариантами лицензирования и начни проект в области компьютерного зрения!